什么是数据工程师？ 薪资、职责和路线图

数据是新的石油。 但谁提取和精炼这种油呢？ 数据工程师！ 数据工程师设计和开发系统，将原始数据转换为可用于分析和建模的高质量数据。

任何以数据为中心的组织的第一步都是从不同来源收集数据。 然后，数据被转换为所需的格式并加载到数据基础设施中。 然后，数据科学家和分析师可以访问数据以提取见解并解决业务问题。 数据工程师领导整个过程。 如果没有数据工程师，组织将无法有效地使用其数据，这可能会导致商业机会的丧失。

数据工程也是一个高薪职业。 按照 玻璃门的 据估计，美国数据工程师的年薪中位数为 113,784 美元。

在这篇博客中，我们将讨论成为一名高技能数据工程师的原因、责任和路线图，以及数据工程师与数据科学家的区别。

为什么要成为一名数据工程师？

数据工程师是当今时代的需要。 它们是公司数据战略不可或缺的一部分，因为我们生成数据的速度、数量和种类正在迅速增加。

到2025年底，超过 180 ZB 的数据将被创建、捕获和消耗。 我们需要数据工程师来处理如此大量的原始数据。 凭借如此高的需求，它在数据生态系统中提供了一个充满前景的职业。

数据工程师的职责

数据工程师的工作是了解组织的数据需求并构建系统以提供干净、可访问的数据。 他们每天执行以下任务：

• 设计、构建和维护数据管道
• 与数据分析师和科学家合作，更好地了解数据需求
• 验证数据源并关注数据质量
• 确保遵守数据法规

如何成为一名数据工程师？

成为数据工程师的路线图如下：

1) 获得相关的数据工程技能

a) 编码

根据一个 分析 在 17,000 个数据工程师职位发布中，超过 70% 的招聘人员寻找精通 Python 和 SQL 的候选人。 因此，学习Python和SQL应该是成为数据工程师的第一步。 此外，熟悉其他编程语言（例如 Scala 和 Java）可以为您带来竞争优势。

b) ETL （提取、转换、加载）

ETL 意味着从各种来源提取数据到单一存储，将其转换为用于分析的形式，并将其加载到数据仓库中。 创建和维护 ETL 管道是数据工程师的职责。 因此，学习 ETL 工具，例如 整合 和 拓蓝 对于数据工程来说是必要的。

c) 数据存储系统

数据库用于存储收集的数据。 熟悉关系型、NoSQL 和数据湖等不同的数据存储类型至关重要。

d) 大数据工具

了解 Apache Spark、Apache Hadoop 和 Apache Hive 等大数据工具对于成为数据工程师是必要的。 这些工具用于处理、存储和查询大量数据。

e) 云计算

AWS（Amazon Web Services）和 Microsoft Azure 等云提供商为数据存储和处理提供可扩展的计算资源。 云计算认证 可以帮助您学习和实践各种云平台的基础和高级概念。

f) 软技能

数据工程师应该具有良好的沟通能力，可以与其他团队成员（包括数据科学家和数据分析师）协作。 创造力和解决问题的能力可以帮助解决数据工程生命周期中的挑战。

2) 获得认证

认证可以提高可信度并赢得雇主的信任。 数据工程认证可以从 Coursera 和 Udemy 等可靠的教育平台获得。 他们拥有由熟练的教育工作者教授的高质量实用课程。 但是，请在注册之前阅读课程和讲师评论。 您还可以访问专业数据工程师的 LinkedIn 个人资料，了解他们获得了哪些认证。 它将使您更好地了解当前行业中哪些工具或平台的趋势。

3) 构建您的数据工程组合

作品集是评估候选人对该主题理解程度的最佳指标之一。 创建多个与数据库设计和开发相关的项目可以让您从其他申请人中脱颖而出。 在 GitHub 上上传您的数据工程项目并在 LinkedIn 或 Medium 等平台上分享演练博客文章是展示您的数据技能的重要一步。

4）获得入门级数据工程工作

在大多数情况下，数据工程不是入门级职位。 获得数据分析师的入门级工作可能是一个良好的开始。 随着您获得更多经验和技能，您可以晋升到数据工程师职位。

数据工程师和数据科学家之间的主要区别

尽管数据科学家和数据工程师使用的技能和工具有一些相似之处，但他们之间也存在一些明显的差异，如下所示：

数据工程师排名第七 玻璃门的 50 年美国 2022 个最佳工作。随着以数据为中心的组织中的大数据角色变得更加清晰，对数据工程师的需求将继续增加。

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